统计量的乘积通常没有一个单一的“正确”说法，因为它们的性质和用途可以根据具体的统计问题而变化。以下是关于统计量乘积的一些常见说法：
1. 相互独立的随机变量：如果你有两个或多个相互独立的随机变量，你可以将它们的乘积作为一个新的统计量来考虑。例如，如果你有两个独立的骰子，你可以考虑它们的点数乘积。在这种情况下，乘积的期望值等于各个随机变量的期望值的乘积。
2. 相关性：在某些情况下，统计量的乘积可以用于衡量变量之间的相关性。例如，协方差就是两个随机变量的乘积的期望值减去各自的期望值的乘积。协方差的正负号可以指示变量之间的相关性方向。
3. 构建新的统计量：研究人员可以根据具体问题构建新的统计量，这些统计量可能涉及到变量的乘积。这通常取决于研究的背景和目的。
4. 注意正负号：统计量的乘积可能会引入正负号的变化，这可能在分析中需要特别考虑。
总之，统计量的乘积的正确说法取决于具体的统计问题和研究背景。重要的是理解乘积的性质以及它们在特定情况下的应用。